AI가 어떻게 배울지를 정하는 일은 오랫동안 인간 연구자의 몫이었다. 그러나 이제 AI가 스스로 학습 방식을 찾아내고, 그 방식으로 훈련한 에이전트가 사람이 설계한 대표적인 알고리즘보다 높은 성능을 내기 시작했다. 구글 딥마인드에서 이 연구를 이끈 오준혁 인에퍼블 인텔리전스 공동창업자는 인간이 만든 데이터와 지식에 의존하는 방식에서 벗어나, AI가 스스로 경험하며 배우는 것이 다음 단계라고 말한다.

광고 제작부터 앱 개발까지 AI가 ‘만드는 능력’의 문턱을 낮추고 있다. 퍼블리시스의 로랑 테브네는 AI로 직접 만드는 일이 수월해질수록 좋은 결과를 가려내는 판단력과 이를 관리하는 기업의 역량이 더 중요해진다고 말한다. 창작과 개발의 문턱이 낮아진 조직에서 비용과 보안은 어떻게 관리하고, 책임은 어떻게 나눠야 할까? 그리고 만드는 능력이 보편화된 시대, 인간의 전문성은 어디에서 생길까?

미국이 중국산 배터리 의존도를 낮추기 위해 규제를 강화하고 있지만 단기적으로 비용 상승과 에너지 저장 설비 확대 지연이 불가피할 전망이다.

더 똑똑한 모델이 쏟아져도 조직의 생산성은 크게 달라지지 않는다. 젠스파크를 만든 케이 주 CTO는 원인을 ‘기억의 부재’에서 찾는다. 그의 해법은 더 강한 모델이 아니라, 업무 맥락을 기억하는 ‘AI 동료’다.